怎么用dtype指定数组中不同列元素的数据类型
时间: 2023-08-09 15:11:26 浏览: 509
可以使用 numpy.dtype() 函数来指定数组中不同列元素的数据类型。我们可以通过传递一个由元组组成的列表来指定每列的数据类型,每个元组表示一列的数据类型,例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个包含不同数据类型的数组
arr = np.array([(1, 2.0, 'Hello'), (2, 3.0, 'World')], dtype=[('x', np.int32), ('y', np.float32), ('z', np.str, 6)])
# 输出数组和数据类型
print(arr)
print(arr.dtype)
```
输出结果为:
```
[(1, 2., 'Hello') (2, 3., 'World')]
[('x', '<i4'), ('y', '<f4'), ('z', '<U6')]
```
其中,dtype=[('x', np.int32), ('y', np.float32), ('z', np.str, 6)] 表示数组中第一列数据类型为 32 位整数,第二列数据类型为 32 位浮点数,第三列数据类型为长度为 6 的字符串。在输出结果中,'<i4' 表示 32 位整数,'<f4' 表示 32 位浮点数,'<U6' 表示长度为 6 的 Unicode 字符串。
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怎么用dtype指定数组中5列元素的不同数据类型
可以使用 numpy.dtype() 函数来指定数组中不同列元素的数据类型。我们可以通过传递一个由元组组成的列表来指定每列的数据类型,每个元组表示一列的数据类型,例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个包含不同数据类型的数组
arr = np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'f4'), ('z', 'U6'), ('a', 'bool'), ('b', 'S10')])
# 输出数组和数据类型
print(arr)
print(arr.dtype)
```
输出结果为:
```
[(0, 0., '', False, b'') (0, 0., '', False, b'')]
[('x', '<i4'), ('y', '<f4'), ('z', '<U6'), ('a', '?'), ('b', 'S10')]
```
其中,dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'f4'), ('z', 'U6'), ('a', 'bool'), ('b', 'S10')] 表示数组中第一列数据类型为 32 位整数,第二列数据类型为 32 位浮点数,第三列数据类型为长度为 6 的 Unicode 字符串, 第四列数据类型为布尔类型,第五列数据类型为长度为10的字节串。在输出结果中,'<i4' 表示 32 位整数,'<f4' 表示 32 位浮点数,'<U6' 表示长度为 6 的 Unicode 字符串,'?'表示布尔类型,'S10'表示长度为10的字节串。
python 指定列表元素个数与元素数据类型
在 Python 中,可以使用以下两种方式指定列表的元素个数和元素数据类型:
1. 使用列表推导式
可以使用列表推导式来创建一个指定元素个数和元素数据类型的列表。例如,以下代码创建了一个包含 5 个整数的列表:
```
my_list = [0] * 5
```
可以将上述代码中的 `0` 替换为其他数据类型,以创建不同类型的列表。
2. 使用 numpy 库
如果需要创建一个多维数组,可以使用 `numpy` 库中的 `zeros` 函数。例如,以下代码创建了一个包含 3 行 4 列的浮点数数组:
```
import numpy as np
my_array = np.zeros((3, 4), dtype=float)
```
可以将 `dtype` 参数替换为其他数据类型,以创建不同类型的数组。